1. 领域适配简介

领域适配是一种迁移学习方法，适用于源领域和目标领域数据分布不同但学习任务相同的情况。具体而言，我们在源领域（通常有大量标注数据）训练一个模型，并希望将其应用于目标领域（通常只有少量或没有标注数据）。然而，由于这两个领域的数据分布不同，模型在目标领域上的性能可能会显著下降。领域适配技术的目标是通过对模型进行适配，缩小源领域与目标领域之间的差距，从而提升模型在目标领域的表现。

以数字识别为例，如果我们的源数据是灰度图像，并且在这些数据上训练模型，我们可以预期模型会取得相当不错的效果。然而，如果我们将这个在灰度图像上训练的模型用于分类彩色图像，模型的表现可能会较差。这是因为这两个数据集之间存在领域转移。

领域适配方法可以根据目标领域中标签的可用性进行分类：

1. 有监督领域适配：源领域和目标领域都有标注数据。这种情况较为少见，因为领域适配的主要动机是目标领域标签的稀缺性。

2. 无监督领域适配：源领域有标注数据，而目标领域没有标注数据。这是最常见且最具挑战性的情况。

3. 半监督领域适配：源领域有标注数据，目标领域则只有少量标注数据。

我们的博客和作业主要关注目标领域缺乏标注数据的场景。

解决这个问题的基本概念如下：我们旨在找到一个特征提取器，它能够接收输入数据并输出特征空间。这个特征提取器应该能够滤除领域特定的变化，同时保留不同领域之间共享的特征。例如，在以下的示例中，特征提取器应该能够忽略图像的颜色，对于相同的数字，不论其颜色如何，都能生成具有相同分布的特征。

研究人员提出了许多方法，其中对抗学习方法是最常见且最有效的技术之一。

我们将一个标准网络分为两部分：特征提取器和标签预测器。在训练过程中，我们以标准的有监督方式在源领域数据上训练整个网络。对于目标领域数据，我们只使用特征提取器提取特征，并采用技术手段将目标领域的特征与源领域的特征对齐。

具体来说，我们设计了一个新的领域分类器，它是一个二分类器，输入特征向量并判断输入数据是来自源领域还是目标领域。另一方面，特征生成器的设计目的是“欺骗”领域分类器，使其无法正确区分来源领域。

如果我们仔细思考上述方法，我们可以直观地理解，尽管对抗训练可以使源领域和目标领域的整体分布更加相似，如下图左侧所示，但这种分布可能并不适合或不适用于机器学习任务。理想情况下，我们期望获得右侧图像所示的分布。

当然，已有大量论文提出了针对这一问题的解决方法。为了在这次作业中通过strong 和 boss baseline，我们需要深入相关文献，并采用合适的方法。在作业中，我将介绍更多相关的论文和技术。

2. Homework Results and Analysis

作业 11 聚焦于领域适配。给定真实图像（带标签）和涂鸦（无标签），任务是利用领域适配技术训练一个网络，能够准确预测绘制图像的标签。

数据集设置：

• 标签：10个类别（编号从0到9），如以下图片所示。

• 训练集：5000张 (32, 32) RGB 真实图像（带标签）。

• 测试集：100000张 (28, 28) 灰度绘制图像。

baseline 的门槛 在 Kaggle 上的数值为:

Baseline	Public	Private
Simple	Score >= 0.44280	Score >= 0.44012
Medium	Score >= 0.65994	Score >= 0.65928
Strong	Score >= 0.75342	Score >= 0.75518
Boss	Score >= 0.81072	Score >= 0.80794

像往常一样，助教会提供关于如何超越各种基准模型的指导。

2.1 Simple Baseline

使用助教提供的默认代码足以通过 simple baseline。

2.2 Medium Baseline

通过增加训练轮数并调整超参数 lambda，可以通过 medium baseline。

num_epochs = 800
# train 800 epochswith Progress(TextColumn("[progress.description]{task.description}"),BarColumn(),TextColumn("[progress.percentage]{task.percentage:>3.0f}%"),TimeRemainingColumn(),TimeElapsedColumn()) as progress:epoch_tqdm = progress.add_task(description="epoch progress", total=num_epochs)for epoch in range(num_epochs):train_D_loss, train_F_loss, train_acc = train_epoch(source_dataloader, target_dataloader, progress, lamb=0.6)progress.advance(epoch_tqdm, advance=1)if epoch == 10:torch.save(feature_extractor.state_dict(), f'extractor_model_early.bin')torch.save(label_predictor.state_dict(), f'predictor_model_early.bin')elif epoch == 100:torch.save(feature_extractor.state_dict(), f'extractor_model_mid.bin')torch.save(label_predictor.state_dict(), f'predictor_model_mid.bin')torch.save(feature_extractor.state_dict(), f'extractor_model.bin')torch.save(label_predictor.state_dict(), f'predictor_model.bin')print('epoch {:>3d}: train D loss: {:6.4f}, train F loss: {:6.4f}, acc {:6.4f}'.format(epoch, train_D_loss, train_F_loss, train_acc))

2.3 Strong Baseline

助教建议了几篇论文来提升性能并通过strong baseline。其中，我发现以下这篇论文特别有趣：《Minimum Class Confusion for Versatile Domain Adaptation》（Jin, Ying, et al.）（链接）。

他们“提出了一种新颖的损失函数：Minimum Class Confusion（MCC）。它可以被描述为一种新颖且多功能的领域适配方法，无需显式进行领域对齐，且具有较快的收敛速度。此外，它还可以作为一种通用正则化器，与现有的领域适配方法正交且互补，从而进一步加速和改善这些已有的竞争性方法。”（Jin, Ying, et al.，p. 3）

MCC 的计算过程如下：

给定以下变量：

• ：网络输出的目标领域数据的logits（即网络分类器的输出）。

• ：一个温度参数，用于缩放logits，使其更加平滑并增大类别分布之间的差异。

• ：目标领域经温度平滑后的预测结果，表示通过softmax得到的概率分布。

• ：熵函数，用于衡量每个样本的预测不确定性。

MCC步骤1：目标领域logits的温度缩放：

目标领域的logits ​  通过温度进行缩放，以平滑分类概率：

其中，  用于拉伸预测的概率分布，防止模型过于自信。

MCC步骤2：计算Softmax输出：

将经过温度缩放的logits通过softmax函数得到目标领域预测的概率分布 ​：

此处， ​是一个 的矩阵，其中 是目标领域样本的数量， 是分类的类别数。

MCC步骤3：计算样本熵权重：

每个样本的熵 使用以下公式计算：